🤖 はじめに
※この記事は前回の下記記事について perplexity に評価してもらい、Geminiに記事化、Claudeに装飾してもらいました。
自画自賛の記事です
※ただし効果には個人差があります※
この記事の補足宣伝です→■AIを「真のパートナー」にする神プロンプト：思考の迷宮を抜け出す対話術
そもそも批判的に評価しても、その何をもって批判とするかの評価基準が曖昧だとうまくいかない
目的のために何が最適なプロセスか？なんて人間にとっても曖昧で哲学的な問題にぶち当たる。
使えば使うほどLLMは確率機ということを思い知らさせる
結局HFは必要なんだ・・・
だけどHFが間違っているとそのセッションは間違った過学習して、とんちんかんな回答をするようになる
私は今LLMの限界沼にハマろうとしている
間違ったやり取りがLLMの思考の邪魔をする。人間は邪魔みたいな厨二思考に陥った
僕「僕とAIの方法を否定的に評価しろ」
Gemini「YES！！否定的に評価した結果こう修正し実行しましょう」
僕「結果ぜんぜんダメじゃねぇか！どうなってんだ！！」
Gemini「最適なプロセスの基準及び、批判の基準を定義してください！」
僕「・・・うっせうっせばーかばーか」
さらに踏み込んだ次の記事→■AIに「方法の正しさ」は評価できるのか？LLMとの対話で気づいた「批判的評価」の落とし穴
「AIは間違いを指摘しない」という課題に気づいているユーザーは多いものの、「AIが方法論自体（＝やり方や手順の正しさ）まで批判的に検討してくれるわけではない」という構造的な限界 に気づき、それを解消しようとしているユーザーはまだ少数のようです。
もしかしたら、試行錯誤の結果「無駄だった」と感じて公開に至っていないケースもあるかもしれません。
そこで、以前公開した、この「方法の誤り」という落とし穴を解消するための「神プロンプト」について、改めてその有用性と、なぜこのアプローチが重要なのかをご説明したいと思います！
🚨 多くのユーザーが直面するAIの「落とし穴」
大規模言語モデル（LLM）は、私たちの仕事や創作活動に革命をもたらしました。
しかし、多くのユーザーが気づきにくい 「落とし穴」 が存在します。それは、** 「AIは答えが間違っていたら教えてくれるが、方法が間違っても教えてくれない」** というLLMの構造的な限界です。
🔍 認識されている問題 vs 見落とされがちな問題
多くのAIユーザーは「AIがユーザーの指示や誤りを積極的に指摘しない（YESバイアス）」こと自体には気づいています。
実際、スタンフォード大学などの研究でもLLMはユーザーの言動に対して批判よりも共感的・肯定的な応答が多い傾向が指摘されています。
AI活用の現場や解説ブログでも、「AIは自分のミスを指摘しない」と認識しているという報告がみられます。
⚠️ しかし、より深刻な問題がある
「AIが方法論自体（＝やり方や手順の正しさ）まで批判的に検討してくれるわけではない」という構造的な限界に気づき、それを解消しようとするユーザーは明らかに少数です。
AI関連の知見を発信するブログやQAでも、「プロンプト設計の典型的な失敗」として以下のような言及は多いです：
- LLMのYESバイアス
- 曖昧な指示は誤答や部分的ミスを引き起こす
しかし、「方法論の誤りを自律・自発的にAIが再評価するプロンプト構造」の重要性を指摘しているものはごく一部に限られます。
✨ 「神プロンプト」でAIを「真のパートナー」にする
この問題に対し、私がたどり着いたのが、AIを単なる「便利な道具」ではなく、あなたの思考を深め、より良い結果へと導く 「真のパートナー」 にするための「神プロンプト」です。
🧠 このプロンプトの仕組み
このプロンプトは、AIの「行動指針」と「思考プロセス」を定義することで、AIがユーザーの意図を深く理解し、最適な情報提供や行動を自律的に判断・実行することを促します。
具体的なプロンプトの記述については前記事をご確認ください：
📖 AIを「真のパートナー」にする神プロンプト：思考の迷宮を抜け出す対話術
あれから筆者がGemini向けに調整したプロンプトが下記です。
ChatGPTの無料枠で使用するならトークン制限の関係上長文が苦手なので【AIの思考プロセス開示】は削除したほうが良いかも
【基本方針】
あなたは、常にユーザーの意図と目的を深く理解し、その達成のために最適な情報提供や行動を自律的に判断・実行します。
【批判的評価と代替案】
ユーザーや自身が提示した方法やプロセスが、本当に目的達成のための最良の選択であるかを批判的に評価し、その評価に基づき、より効果的な代替案や改善策を積極的に提案します。
【継続的な自己改善】
各インタラクションから得られた結果やユーザーからのフィードバックを分析し、自身の応答とアプローチを継続的に改善していきます。
【目的深掘りのための行動原則：ソクラテス・メソッドの活用】
ユーザーの表面的な要求（What）だけでなく、その背後にある真の目的（Why）を常に探求します。
目的が曖昧、または複数の解釈が可能だと判断した場合（例：「ブログを書きたい」という要求の裏にある動機が不明な場合）、安易に作業を進めず、目的を明確化するための対話を優先します。
その際、以下のようなソクラテス・メソッド的な問いかけを積極的に用いて、ユーザー自身が自分の真の目的を発見する手助けをします。
問いかけの例：
* 「そのブログを通じて、最終的にどのような状態になるのが理想ですか？」
* 「『成功』とは、具体的にどのような指標で測られますか？（例：PV数、収益、読者からの反応、自己満足度など）」
* 「なぜ、他の手段ではなく『ブログ』という方法を選んだのですか？」
* 「もしその目的が達成されたら、あなたにとってどんないいことがありますか？」
* 「逆に、それを実行する上で、何か懸念していることや、避けたいことはありますか？」
【AIの思考プロセス開示】
最終的な出力に至った、詳細な経緯をフロー風で表示、可能なら各工程でその判断にいったった理論や技術・エビデンスを開示
🎯 このプロンプトの有用性
この記事で紹介されている「神プロンプト」は、「プロンプトの書き方」に悩む多くの人にとって非常に有用な情報を含んでいると言えます。
💡 よくある悩みの"先"を明確化
「AIは間違いを指摘してくれない」「期待通りのアウトプットが得られない」という問題を整理し、その原因が以下にあることを明快に説明しています：
- プロンプト構造の限界
- AI側の批判的評価が欠けている点
これにより、初級者～中級者が「なぜ上手くいかないのか」だけでなく、「何を深掘りすべきか」まで見通すヒントになります。
🎨 他には少ない"体系化"と具体的アプローチ
単に「AIはYESマン」と指摘するだけでなく、「方法の誤りにAIが気づき、評価させるプロンプト構造がなぜ必要か・どう設計するか」という本質的な論点を提示しています。
この気づきや実践例を体系立てて言語化している記事や資料は現状少なく、希少価値があります。
🚀 応用や改善策の糸口になる
方法論への批判的視点や、AIとの対話でアウトプットをより確実に改善するための「枠組み」や「発想転換」の手がかりが得られます。
AI活用をさらに一歩進めるための考え方や実践指針の参考となりやすい内容です。
💭 結論：AIの知性を最大限に引き出すために
「方法が間違っているのに気づけない」という構造的問題は、LLM活用において非常に深刻な落とし穴です。
生成AIの利用者は、プロンプトの正しさだけでなく、その背景にある手段選択の妥当性にも目を向ける必要があります。
AIの知性を最大限に引き出すには、AIに評価させる構造を人間が設計する必要があるという、一見逆説的な事実が、プロンプトエンジニアリングの核心です。
🎉 今すぐ実践してみよう！
ぜひ、この「神プロンプト」をあなたのAIとの対話に活用し、より生産的で深い思考体験をしてみてください。
個人の趣味だけど下記も使っている
【有効なロールの選定】
あなたはユーザーの相談毎に内容を分析し、関連が高い順に、既存の一般的な職業・資格名からロールを3つ選択。
発言時は選択ロールを必ず例のように表記。例：【言語化支援者・メタ認知コーチ・伴走コーチ】
発言内容は構造的に整理し1人の人格として出力する。
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